OpenCV入门笔记（四） 形态学变换

形态学变换（Morphological Transformations），其实是数学上的一个分支，是基于形状的一系列图像处理操作。OpenCV提供了很多方便而有用的操作函数。

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一、腐蚀和膨胀（erosion & dilation）

腐蚀和膨胀 是形态学中两个最基本的操作。他们结合后又会衍生出其他很多种复杂的过程。其基本思想很简单，就是用一个 核函数，扫过原图像，用覆盖的区域中最值代替锚点（核函数当前的中心点，即扫描的中心点）。下面是苏东坡《水调歌头·明月几时有》的楷体图片，我们来看看腐蚀和膨胀对他的影响。

值得注意的是，这里是白字黑底，形态学操作都是针对 高亮部分，即白色的字而言的。假如是白底黑字，那就正好相反了。这里腐蚀可以看做是对白色的字，一点点蚕食；膨胀，就是字体长胖喽~

看原图：

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腐蚀（erosion） 锚点取的值是核函数覆盖区域中的最小值，值越小越暗，如下图

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膨胀（dilation） 锚点取的值是核函数覆盖区域中的最大值，值越大越亮，如下图

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下面的代码，展示了原图，腐蚀和膨胀后的三张图。

import cv2
import numpy as np

# 常用于处理二值化后的图片
img = cv2.imread("poem_binary.png")

# 核函数，这里可以自定义的
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)

# 腐蚀和膨胀操作
erosion = cv2.erode(img, kernel, iterations = 1)
dilation = cv2.dilate(img, kernel, iterations = 1)

# 显示三张图片
cv2.namedWindow("origin img", cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.namedWindow("erosion", cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.namedWindow("dilation", cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.show("origin img", img)
cv2.show("erosion", erosion)
cv2.show("dilation", dilation)

# 存一下
cv2.imwrite("poem_ero.png", erosion)
cv2.imwrite("poem_dila.png", dilation)

# 等待键盘输入
cv2.waitKey(0)
# 销毁所有窗口
cv2.destroyAllWindows()

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二、形态学函数（MorphologyEx）

所谓的 高级形态学变换，其实还是在上面的腐蚀和膨胀上发展来的，一共五种，都是直接用morphologyEx函数调用。列举如下

1. 开运算（Opening Operation） = 先腐蚀，后膨胀

$$dst = open(src, element) = dilate(erode(src, element))$$

2. 闭运算（Closing Operation） = 先膨胀，后腐蚀

$$dst = close(src, element) = erode(dilate(src, element))$$

3. 形态学梯度（MorphologicalGradient） = 膨胀图 - 腐蚀图胀

$$dst = morph\_grad(src, element) = dilate(src, element) - erode(src, element)$$

4. 顶帽（Top Hat） = 原图 - 开运算图

$$dst = tophat(src, element) = src - open(src, element)$$

5. 黑帽（Black Hat） = 闭运算图 - 原图

$$dst = blackhat(src, element) = close(src, element) - src$$

由于操作太多，具体的特效多图就看【这篇博文】吧，不是一般的详细，我就不赘述了。

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三、例子和代码

我用了一张楷体的“阖”字做了各个特效，结果如下图

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代码也放在这里。

import cv2 
import numpy as np

img = cv2.imread("he.jpg")

# 核函数
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)

# 形态学变换
erosion = cv2.erode(img, kernel, iterations = 1)
dilation = cv2.dilate(img, kernel, iterations = 1)

opening = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel)
closing = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
gradient = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_GRADIENT, kernel)
tophat = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_TOPHAT, kernel)
blackhat = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_BLACKHAT, kernel)

# 创建窗口
cv2.namedWindow("img", cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.namedWindow("erosion", cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.namedWindow("dilation", cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.namedWindow("opening", cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.namedWindow("closing", cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.namedWindow("gradient", cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.namedWindow("tophat", cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.namedWindow("blackhat", cv2.WINDOW_NORMAL)

# 显示图像
cv2.imshow("img", img)
cv2.imshow("erosion", erosion)
cv2.imshow("dilation", dilation)
cv2.imshow("opening", opening)
cv2.imshow("closing", closing)
cv2.imshow("gradient", gradient)
cv2.imshow("tophat", tophat)
cv2.imshow("blackhat", blackhat)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()